算法思想: 算法通过最小化约束条件4ac-b^2 = 1,最小化距离误差.利用最小二乘法进行求解,首先引入拉格朗日乘子算法获得等式组,然后求解等式组得到最优的拟合椭圆. 算法的优点: a.椭圆的特异性,在任何噪声或者遮挡的情况下都会给出一个有用的结果: b.不变性,对数据的Euclidean变换具有不变性,即数据进行一系列的Euclidean变换也不会导致拟合结果的不同: c.对噪声具有很高的鲁棒性: d.计算高效性. 算法原理: 代码实现(Matlab): % function a = fit

一.最小外接圆 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://10.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); GaussianBlur(srcImg,

问题是这样:比如有一个地心惯性系的轨道,然后从轨道上取了几个点,问能不能根据这几个点把轨道还原了? 当然,如果知道轨道这几个点的速度的情况下,根据轨道六根数也是能计算轨道的,不过真近点角是随时间变动的. 下面我会用数学的方法来解这个问题,基本思想是通过拟合空间上点的平面与椭球平面的交线将该轨道计算出来,算是一种思路吧. 首先需要有轨道数据,我们就从STK上获得,我使用默认参数生成了一个轨道,如下图: 输出j2000下的位置速度: 取其中5个点进行拟合: 可以先计算椭球,设椭球方程为x^2/a+y

dlib库的安装以及人脸特征点的识别分布分别在前两篇博文里面 Dlib Python 检测人脸特征点 Face Landmark Detection Mac OSX下安装dlib (Python) 这篇主要涉及 cv2.ellipse 和 cv2.fitEllipse 的用法 import cv2 import dlib import numpy as np detector = dlib.get_frontal_face_detector() landmark_predictor = dlib

根据我看的博客,fitEllipse返回的外接矩形(假设为box),对应椭圆的相应参数: box.size.width 和box.size.height对应椭圆的长轴和短轴: box.center对应椭圆的中心: box.angle对应椭圆的旋转角度. 参考: opencv中的椭圆拟合 opencv椭圆拟合

机器学习到底学习到了什么,或者说“训练”步骤到底在做些什么?在我看来答案无非是:所谓的“学习”就是把大量的数据归纳到少数的参数中,“训练”正是估计这些参数的过程.所以,除了“参数估计”, 我想不到还有什么更适合用来首先讨论的了. 1.起源 “1801年,意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星.经过40天的跟踪观测后,由于谷神星运行至太阳背后,使得皮亚齐失去了谷神星的位置.随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星,但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果.时年24

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28149195 1.最小二乘拟合 实例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq plt.figure(figsize=(9,9)) x=np.linspace(0,10,1000) X = np.array([8.19, 2.72, 6.39, 8.71, 4.7, 2.66, 3.78]) Y

1.最小二乘拟合 实例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq plt.figure(figsize=(9,9)) x=np.linspace(0,10,1000) X = np.array([8.19, 2.72, 6.39, 8.71, 4.7, 2.66, 3.78]) Y = np.array([7.01, 2.78, 6.47, 6.71, 4.1, 4

查找图像中椭圆轮廓的快速随机hough变换 图像中椭圆轮廓的查找在视频监控等领域有着广泛的应用,经典hough变换给我们提供了一种查找各种图形轮廓的方法,特别是在直线查找方面具有非常高的精确度.但是由于经典hough变换的基本原理是将图像空间转换到参数空间,所以对于椭圆这种参数较多的图形轮廓来说计算量较大,实时性有所降低. 随机hough变换是经典hough变换的一个变型,这种算法在查找直线.圆以及椭圆等方法都具有较高的鲁棒性.从Range的角度来看,随机hough变换的本质就是一种基于可更新模

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106180872各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实

 http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(35)  一.概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概

接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板 这部分的<opencv_tutorial>上都是直接上代码,没有原理部分的解释的. 十一.轮廓 1.图像中找轮廓 /// 转成灰度并模糊化降噪 cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); Mat canny_output;//找到轮廓的图 vector<vector<Point> > conto

PS. 因为csdn博客文章长度有限制,本文有部分内容被截掉了.在OpenCV中文站点的wiki上有可读性更好.而且是完整的版本号,欢迎浏览. OpenCV Wiki :<OpenCV 编程简单介绍(矩阵/图像/视频的基本读写操作)> Introduction to programming with OpenCV OpenCV编程简单介绍 Gady Agam Department of Computer Science January 27, 2006 Illinois Institute o

ApproxChains 用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, double parameter=0, int minimal_perimeter=0, int recursive=0 ); src_seq 涉及其它链的链指针 storage 存储多边形线段位置的缓存 method 逼近方法 (见函数 c

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images

Data base: 长期存储在计算机内,有组织的,可共享的大量数据集合.基本特征:永久存储,可共享,有一定的物理和逻辑结构. Data base manage system(DBMS):用户和os之间的一层数据管理软件. 1.提供数据操纵语言DML对数据库增删改查 2.数据库的建立和维护 3.提供数据控制功能:在数据库建立,运行和维护时,DBMS管理数据的安全性,完整性,并发控制和故障的系统恢复,(也就是数据库的事务管理和运行管理) 4.与其它软件系统通信 Data base system(D

MSER代码编译: matlabroot %如果是VS2010则解压VS2010MEX支持文件到MATLAB根目录 unzip('E:\Software\develop Tools\VS2010MEXSupport.zip',matlabroot) mex -setup %设置代码文件夹编译路径 cd('E:\Koder Quelle\Image process Package\mser-0.5') mser_compile %生成PDB文件供调试用 mex -g mser.mex.c -out

第一章 环境搭建: 1.  环境变量path 添加  D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin 2.  VS在VC++项目中,属性管理器\属性. VC++目录  包含目录: D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录:  D:\Pro

虽然都是算法基础,不过做了之后还是感觉有长进的,前期基础不打好后面学得很艰难的,现在才慢慢明白这个道理. 闲话少说,上VOJ上的专题训练吧:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=40741#overview 1. A UVA 10602 Editor Nottoobad 好像是俄罗斯NOI的题目,题意是给定n个字符串,然后重新安排字符串的顺序,使得最后需要打的字母总数最少.当前单词和前一个单词相同的前面部分可以不用打, 只需打